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SK쉴더스는 이번 금융권 사이버 해킹 공격에 활용됐을 가능성이 거론된 AI 기반 침투 테스트도구 ‘ARTEX’를 분석했다. 화이트해커 조직 EQST(Experts, Qualified Security Team)가 ARTEX를 직접 분석해 자율형 AI 기반 공격의 작동 방식과 보안상 시사점을 도출했다.
ARTEX는 모의해킹의 정찰과 취약점 탐색, 검증 절차를 자동화하는 오픈소스 플랫폼이다. 앞선 탐색 결과를 바탕으로 다음 대상을 고르고 공격 경로를 넓힐 수 있다는 점이 특징이다.
SK쉴더스는 공격자가 이런 도구로 인터넷에 노출된 자산과 API를 광범위하게 살피고, 호출 패턴과 응답 정보를 토대로 대상을 확대할 수 있다고 설명했다. 공개 정보와 도구 분석 결과를 고려하면, 여러 국가의 가상사설서버(VPS)를 거쳐 복수 금융사의 서비스와 API를 살폈을 가능성이 있다는 분석이다.
SK쉴더스는 이 같은 AI 공격의 출발점으로 관리되지 않는 외부 접점인 ‘Shadow(그림자) IT’를 지목했다.
Shadow IT는 보안 조직의 관리 목록과 통제 범위 밖에서 운영되는 시스템, 서비스, API를 의미한다. 존재를 인지하지 못한 자산뿐 아니라, 인지하고 있더라도 관리 우선순위에서 밀려 충분한 보안 점검이 이뤄지지 않는 자산까지 포함한다.
대응의 출발점은 자산 식별이라고 제시했다. API 보안은 외부 노출 자산을 찾는 식별 단계, 인증·인가와 호출 흐름을 확인하는 모니터링 단계, 이상 징후를 막는 탐지·대응 단계로 나눠야 한다고 설명했다.
웹방화벽(WAF), 엔드포인트 위협 탐지·대응(EDR), 네트워크 위협 탐지·대응(NDR), 보안 정보·이벤트 관리(SIEM)를 연계하고, 사용자·세션·접근 패턴을 분석하는 방식도 필요하다고 덧붙였다. API와 외부 노출 자산 전반을 제로트러스트 방식으로 통제해야 한다는 제언이다.
김병무 SK쉴더스 사이버사업부문장(부사장)은 “AI는 새로운 취약점을 만드는 기술이 아니라 공격을 증폭시키는 도구인 만큼, 기업은 보유 자산에 대한 가시성을 확보하고 API를 비롯한 외부 노출 영역에 대한 통제를 강화해야 한다”며, “ AI 시대에도 보안의 본질은 변하지 않는다는 점에서 고객이 변화하는 위협 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 실질적인 보안 서비스와 제로트러스트 기반 보안 체계 구축을 지속 지원해 나갈 것”이라고 말했다.
